AI 보안
AI 보안이란?
AI 시스템과 중요한 인사이트를 공격과 취약점으로부터 보호하려면 AI 보안이 필요합니다. AI 프로세스의 무결성과 기밀성은 의사 결정과 데이터 처리를 위해 AI에 의존하게 될 미래에 매우 중요합니다.
이 정의에서는 인사이트를 보호하기 위해 AI 보안을 개선하고, 공격 위험을 줄이기 위해 AI 운영을 구분하고, 제로 트러스트 접근 방식을 도입하는 방법을 논의합니다.
인사이트 생성 프로세스 보호: 데이터 수집 및 모델 교육부터 배포 및 지속적인 운영까지 전체 AI 라이프 사이클에 대한 보안으로 인사이트 생성 프로세스를 보호합니다. 인사이트를 얻으려면 AI 시스템 데이터와 데이터를 유용한 인사이트로 전환하는 모델을 엄격하게 보호해야 합니다.
AI 프로세스 구획화: 구획화 또는 세분화를 사용하여 AI 프로세스의 보안을 강화합니다. 여기에는 AI 워크플로 단계를 분리하고 제한하는 것이 포함됩니다. 중요한 교육 데이터와 모델 매개변수를 보호하면 조작을 방지하는 데 도움이 됩니다. 구획화는 침해의 영향을 줄여줍니다.
제로 트러스트 모델: 이 보안 전략은 내부 사용자와 시스템에 대해서도 암묵적인 신뢰를 하지 않습니다. 사람과 시스템을 지속적으로 검증함으로써 이 패러다임은 AI 보안을 지원합니다. AI 시스템은 신뢰성, 인증 및 승인 측면에서 광범위하게 평가될 수 있습니다.
이러한 핵심 사항을 통해 AI 보안을 개선하려면 AI 자체를 활용해야 합니다.
- 이상 징후 감지를 위한 기계 학습: AI를 사용하면 복잡한 이상 징후 탐지 시스템을 통해 AI 프로세스의 비정상적인 동작을 모니터링할 수 있습니다. 이는 보안 이벤트 감지 및 대응에 도움이 됩니다.
- 행동 분석: AI는 사용자 및 시스템 동작을 모니터링하여 기준 패턴을 구축하고 보안 취약점을 나타내는 변화를 감지할 수 있습니다.
- 안전한 모델 배포: AI는 안전한 컨테이너에서 모델 배포를 자동화하고, 승인된 사람과 프로세스에 대한 모델 액세스를 모니터링하고 제한할 수 있습니다.
- AI 기반 사이버 보안 솔루션의 실시간 모니터링 및 위협 인텔리전스는 기업이 새로운 위협과 취약점에 미리 대비하는 데 도움이 됩니다.
AI 보안은 AI 라이프 사이클, 인사이트, 데이터 보호를 위해 진화하고 있습니다. 조직은 AI 프로세스를 구획화하고 제로 트러스트 아키텍처를 도입하며 보안 강화를 위해 AI 기술을 활용함으로써 다양한 위험과 취약점으로부터 AI 시스템을 보호할 수 있습니다. 이를 통해 AI 기반 인사이트의 신뢰성과 안정성이 보장됩니다.
AI에 대한 공격이나 위험의 유형
AI 보안은 AI 모델과 시스템의 무결성과 안정성을 손상시킬 수 있는 다양한 유형의 공격과 위험을 식별하고 해결하는 데 필수적입니다.
- 데이터 보안 위험 - 공격 영역으로서의 AI 파이프라인: AI 시스템은 데이터에 의존하기 때문에 전체 데이터 파이프라인이 공격에 취약합니다. 여기에는 데이터의 수집, 저장, 전송이 포함됩니다. 공격자는 이러한 프로세스를 악용하여 액세스 권한을 얻거나 데이터를 수정하거나 악의적인 입력을 도입할 수 있습니다.
- 데이터 보안 위험 - 엔지니어링 프로세스의 프로덕션 데이터: AI 엔지니어링에서 실제 프로덕션 데이터를 사용하는 것은 위험합니다. 적절하게 관리하지 않으면 민감한 프로덕션 데이터가 모델 교육 데이터 세트로 유출되어 개인 정보 침해, 데이터 유출 또는 편향된 모델 출력이 발생할 수 있습니다.
- AI 모델 또는 적대적 기계 학습에 대한 공격: 적대적 기계 학습 공격은 입력 데이터를 변경하여 AI 모델을 속입니다. 공격자는 잘못 분류하거나 예측하도록 시각적 요소나 텍스트를 미묘하게 변경합니다. 이러한 공격은 AI 시스템의 신뢰성을 손상시킬 수 있습니다.
- 데이터 오염 공격: 데이터 오염은 유해하거나 오해의 소지가 있는 데이터를 교육 데이터 세트에 삽입하는 것을 의미합니다. 이로 인해 학습이 저해되어 모델의 편향 또는 성능 저하로 이어집니다. 공격자는 AI의 의사 결정을 악용해 해를 끼칩니다.
- 입력 조작 공격: 실시간 입력 조작 공격으로 AI 시스템 입력을 수정합니다. 센서 판독값, 설정 또는 사용자 입력을 변경하여 AI의 응답이나 동작을 수정합니다. 이러한 공격으로 AI 기반 시스템이 작동하지 않게 되고 잘못된 결정으로 이어질 수 있습니다.
- 모델 역전 공격: 모델 역전 공격은 AI 모델을 리버스 엔지니어링하여 민감한 데이터를 훔칩니다. 공격자는 모델 출력을 사용하여 민감한 학습 데이터를 추론하고 개인 정보 보호 위험과 잠재적 침해를 초래할 수 있습니다.
- 멤버십 추론 공격: 멤버십 추론 공격에서 공격자는 특정 데이터 포인트가 AI 모델 교육 데이터 세트의 일부였는지 여부를 확인하려고 시도합니다. 이로 인해 개인이나 조직에 관한 비공개 데이터가 노출될 수 있습니다.
- 탐색 공격: 탐색 공격은 AI 시스템을 조사하여 기본적인 작동 방식을 알아냅니다. 공격자는 검색이나 입력을 활용해 취약점과 모델의 동작이나 독점 정보를 찾아 후속 공격을 수행할 수 있습니다.
- 공급망 공격: AI 시스템 개발과 배포는 공급망 위협의 표적이 됩니다. 공격자는 소프트웨어나 하드웨어를 해킹하여 악성 코드를 삽입하거나 타사 라이브러리 또는 클라우드 서비스 등 AI 리소스에 액세스합니다.
- 리소스 고갈 공격: 리소스 고갈 공격은 AI 시스템에 요청이나 입력을 과도하게 공급하여 성능을 저하시키거나 가동 중지 시간을 발생시킵니다. 이러한 공격으로 AI 서비스의 가용성이 감소할 수 있습니다.
- 공정성 및 편향 위험: AI 모델이 내린 결정은 편향과 차별을 확산시킬 수 있습니다. AI 시스템은 불공정한 결과를 초래하거나 사회적 편향을 조장할 수 있으며 윤리, 평판, 법적 문제를 일으킬 수도 있습니다.
- 모델 드리프트 및 쇠퇴: 데이터 분포, 위협, 기술 노후화로 인해 시간이 지남에 따라 AI 모델의 효과가 떨어질 수 있습니다. 이는 특히 동적 맥락에서 AI 시스템의 정확성과 신뢰성을 위협합니다.
이러한 위협과 위험을 이해하는 것은 AI 보안 대책을 구축하고 AI 모델과 시스템의 취약성을 줄이는 데 필수적입니다.
비즈니스를 보호하기 위한 프로세스 또는 표준을 설정하는 방법
현재 시행되고 있는 다양한 유형의 표준을 소개하겠습니다. 또한 이를 회사 전체에 적용하는 방법을 보여드리겠습니다.
현재 표준
- ISO/IEC 27001은 ISMS(정보 보안 관리 시스템)에 대한 세계적으로 가장 잘 알려진 표준으로, ISMS가 충족해야 하는 요건을 정의합니다.
- ISO/IEC FDIS 5338 - ISO/IEC/IEEE 12207은 소프트웨어 라이프 사이클 프로세스를 설명하고 ISO/IEC/IEEE 15288은 시스템 라이프 사이클 프로세스를 설명합니다. 이러한 라이프 사이클 프로세스는 AI 시스템에 광범위하게 적용할 수 있지만 AI 시스템의 특성에 적합하게 새로운 프로세스를 도입하고 기존 프로세스를 수정해야 합니다.
- SAMM - SAMM은 소프트웨어 보증 성숙도 모델을 의미합니다. HPE의 사명은 모든 유형의 조직이 소프트웨어 보안 태세를 분석하고 개선할 수 있는 효과적이고 측정 가능한 방법을 제공하는 것입니다. HPE는 자체 평가 모델을 통해 안전한 소프트웨어의 설계, 개발, 배포에 대한 인식을 높이고 조직을 교육하고자 합니다.
이러한 기준을 조직에 적용하는 방법은 다음과 같습니다.
- 프로세스 표준화: ISO/IEC 표준은 CTO 또는 CIO가 기업 내 프로세스를 간소화 및 표준화하여 기술 운영 전반에서 일관성과 효율성을 보장할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.
- 정보 보안 강화: ISO/IEC 27001을 구현하면 CTO나 CIO가 강력한 정보 보안 관리 시스템을 구축하고 위험을 식별 및 완화하며 민감한 데이터를 보호하고 법률 및 컴플라이언스 준수를 보장할 수 있습니다.
- 품질 관리 보장: CTO나 CIO가 ISO 9001을 적용하여 기업 내에서 품질 관리 프로세스를 구현할 수 있습니다. 여기에는 목표 설정, 성과 모니터링, 지속적인 프로세스 개선이 포함되며, 궁극적으로 고객 만족도를 높이는 것이 목적입니다.
- 지속적인 개선 문화 육성: CTO 또는 CIO는 ISO/IEC 표준을 활용하여 조직 내에서 지속적인 개선 문화를 장려할 수 있습니다. ISO 9001과 ISO 27001을 구현하면 정기적인 감사와 검토를 수행하여 개선 영역을 파악하고 혁신을 추진할 수 있습니다.
- 국제 협력 및 파트너십 촉진: ISO/IEC 표준을 따르면 다른 기업과의 협력 및 파트너십을 촉진하는 공통 언어와 프레임워크를 확보할 수 있습니다. 이를 통해 CTO나 CIO는 전 세계의 파트너 및 고객과의 상호 운용성, 성공 사례 교환, 원활한 통합을 보장할 수 있습니다.
- 평가 및 갭 분석: 현재 절차와 보안 조치에 대한 완전한 평가와 갭 분석을 완료합니다. ISO/IEC 표준과 SAMM을 어디에서 사용하고 개선할 수 있는지 파악합니다.
- 리더십 참여: CTO, CIO 및 기타 중요 이해관계자를 포함한 고위 리더십의 지원과 약속을 확보합니다. 이들의 참여는 이러한 표준을 조직 전체에서 수용하는 데 필수적입니다.
- 사용자 정의 및 통합: 조직에 맞게 표준을 사용자 정의합니다. 현재 워크플로에 쉽게 통합할 수 있습니다. AI 시스템의 고유한 속성은 ISO/IEC FDIS 5338 및 15288에 따라 프로세스의 적응이 필요할 수 있습니다.
- 직원 교육 및 인식: 팀 구성원이 이러한 표준과 컴플라이언스 의무를 이해하도록 직원 교육 및 인식 제고 이니셔티브에 투자합니다. SAMM의 자체 평가 기술은 팀이 소프트웨어 보안 성공 사례를 배우는 데 도움이 됩니다.
- 문서화 및 정책 프레임워크: 표준과 프로세스를 개략적으로 설명하는 포괄적인 문서와 규칙이 필요합니다. 여기에는 작업 할당, 프로세스 문서화, 정보 보안 및 소프트웨어 보증 표준 설정이 포함됩니다.
- 체계적인 구현 및 테스트: 조직 전체의 표준과 보안 조치를 점진적으로 확립합니다. 테스트와 검증을 통해 표준이 올바르게 구현되고 목표를 충족하는지 확인합니다.
- 지속적인 모니터링 및 개선: 표준 컴플라이언스 여부를 모니터링하기 위해 정기적인 감사와 검토를 시행합니다. 문제를 식별하고 해결하여 보안, 품질, 소프트웨어 보증을 개선합니다.
- 인증 및 공인: 정보 보안에 대한 노력을 입증하기 위해 ISO/IEC 27001 인증을 고려해 봅니다.
- 의사소통 및 보고 프로토콜: 사고, 품질 문제, 진행 상황 업데이트를 보고하기 위한 명확한 채널을 구축합니다.
- 사업부 전반에 확장 가능한 구현: 이러한 표준의 채택을 점진적으로 다른 부서와 사업부로 확대합니다.
- 외부 전문가 협업: ISO/IEC 표준과 SAMM에 능숙한 외부 전문가나 컨설턴트와 협업하여 구현 프로세스를 안내합니다.
보안에 AI를 사용하는 방법
AI(인공지능)는 위협 감지, 사고 대응, 전반적인 사이버 보안을 강화하기 위해 다양한 보안 측면에서 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 보안 분야에서 AI를 사용하는 주요 방식은 다음과 같습니다.
- 고급 위협 감지:
- 이상 징후 감지: AI는 잠재적인 위협을 나타내는 비정상적인 패턴을 식별합니다.
- 행동 분석: 사용자 및 네트워크 동작을 모니터링하여 의심스러운 활동을 감지합니다.
- 시그니처리스 탐지: 악의적인 동작을 기반으로 새로운 위협과 알려지지 않은 위협을 인식합니다.
- 네트워크 보호:
- 침입 탐지 및 방지: AI는 네트워크 침입을 신속하게 탐지하고 대응합니다.
- 방화벽 최적화: 네트워크 트래픽을 분석하여 방화벽 규칙을 최적화하고 취약점을 식별합니다.
- 엔드포인트 보안 강화:
- 엔드포인트 보호: AI 기반 바이러스 백신 및 맬웨어 방지 기능은 맬웨어 감염을 탐지하고 방지합니다.
- 제로 데이 위협 감지: 엔드포인트 동작을 모니터링하여 알려지지 않은 위협을 식별합니다.
- 사용자 인증 및 액세스 보안:
- 생체 인증: AI는 생체 인식을 사용하여 보안 액세스를 지원합니다.
- 동작 기반 인증: 사용자 동작 패턴을 분석하여 무단 액세스를 감지합니다.
- 보안 운영 최적화:
- SIEM 강화: AI는 SIEM 플랫폼의 위협 분석, 경고 우선순위 지정, 사고 대응을 자동화합니다.
- 챗봇과 가상 비서: AI는 보안 분석가가 실시간으로 사고를 식별하고 완화하는 데 도움을 줍니다.
- 피싱 및 사기 예방:
- 이메일 보안: AI는 이메일 내용과 발신자 행동을 분석하여 피싱 및 악성 이메일을 감지합니다.
- 트랜잭션 모니터링: 의심스러운 금융 거래 및 사기 지표를 표시합니다.
- 취약성 관리:
- 자동 스캔: AI는 취약성 스캔과 평가를 자동화합니다.
- 위험성 평가: AI는 취약성의 심각도와 영향을 평가하여 우선순위에 맞는 문제 해결을 수행합니다.
- 보안 자동화 및 오케스트레이션:
- 사고 대응 자동화: AI 기반 워크플로는 일반적인 보안 사고에 대한 대응을 자동화합니다.
- 오케스트레이션: AI는 복잡한 위협 대응을 위해 보안 프로세스를 조정합니다.
- 위협에 대한 예측 분석:
- 위협 인텔리전스: AI는 위협 인텔리전스 피드를 분석하여 새로운 위협과 취약성을 예측합니다.
- 물리적 보안 강화:
- 감시: AI 기반 비디오 분석은 의심스러운 활동을 식별하여 물리적 보안을 강화합니다.
- 컴플라이언스 및 보고 자동화:
- 감사 및 컴플라이언스: AI는 컴플라이언스 검사를 자동화하고 규정을 충족하기 위한 보고서를 생성하는 데 도움을 줍니다.
- 보안 소프트웨어 개발 지원:
- 정적 및 동적 코드 분석: AI는 개발 중에 보안 취약점이 있는 코드를 분석합니다. 진화하는 위협에 미리 대응하기 위해서는 지속적인 모니터링, 업데이트, 교육이 필수적입니다.
AI로 보안을 개선하는 방법
AI(인공 지능)는 다음과 같은 방식으로 위협 감지, 대응 역량 및 전반적인 사이버 보안 조치를 강화하여 보안을 개선합니다.
- 고급 위협 감지 및 실시간 모니터링:
- AI는 비정상적인 패턴과 동작에 대한 데이터를 분석하여 조기에 위협을 감지할 수 있습니다.
- 실시간 모니터링과 알림은 보안 사고를 신속하게 식별하고 대응하는 데 도움이 됩니다.
- 거짓 긍정 감소: AI는 거짓 경보를 최소화하여 보안 팀이 실제 위협에 집중할 수 있게 합니다.
- 위협 인텔리전스 및 예측 분석: AI는 위협 인텔리전스 데이터를 처리하고 새로운 위협을 예측하여 사전 예방적 방어 조치를 강화합니다.
- 효율적인 사고 대응: 자동화를 통해 시스템 격리, 패치 적용을 비롯한 사고 대응이 가속화됩니다.
- 피싱 및 제로 데이 보호: AI는 피싱 시도와 제로 데이 취약점을 감지하여 이메일 및 시스템 보안을 강화합니다.
- 사용자 인증 및 액세스 제어: AI는 안전한 인증 방법을 지원하고 사용자 행동을 지속적으로 모니터링합니다.
- 취약성 관리 및 컴플라이언스: AI는 취약성 평가, 위험 우선순위 지정, 컴플라이언스 검사를 자동화합니다.
- 보안 자동화 및 물리적 보안: AI 기반 자동화는 보안 프로세스를 간소화하고 물리적 감시를 강화합니다.
- 안전한 소프트웨어 개발: AI는 개발 과정에서 코드 취약점을 식별하고 완화합니다.
조직은 AI를 활용하여 보안을 강화하고 위협에 보다 신속하게 대응하며 위험을 줄이고 변화하는 사이버 보안 과제에 효과적으로 적응할 수 있습니다.
향후 AI의 사이버 보안 장악 여부
사이버 보안의 기계 학습과 위험 관리에서의 인공 지능은 보안 조치와 위험 완화 노력을 크게 개선하는 강력한 도구입니다. 그러나 이러한 도구는 인간의 전문 지식을 대체하는 것이 아니라 사이버 보안 전문가가 사용하는 도구라는 점을 명확히 하는 것이 중요합니다. 이유는 다음과 같습니다.
- 인간의 전문성을 강화하는 AI: AI는 작업 자동화, 위협 감지 개선, 응답 시간 단축을 통해 사이버 보안을 강화합니다.
- 고급 위협 감지: AI는 제로 데이 취약점과 내부 공격을 포함한 정교한 위협을 식별하여 전반적인 보안을 강화합니다.
- 행동 분석 및 지속적 모니터링: AI는 행동 분석을 수행하고 비정상적인 활동을 식별하며 실시간 위협 모니터링을 지원합니다.
- 효율적인 위협 대응: AI는 일상적인 업무를 자동화하여 보안 팀이 복잡한 과제와 전략적 결정에 집중할 수 있게 해줍니다.
- 규모, 속도 및 위협 인텔리전스: AI는 데이터 분석을 위해 확장되고 실시간으로 대응하며 방대한 양의 위협 인텔리전스 데이터를 처리합니다.
- 보안 오케스트레이션: AI 기반 자동화는 사고 대응 및 완화 프로세스를 간소화합니다.
- 과제와 인간의 전문성: AI는 적대적 공격에 직면해 있으며 사이버 보안에서 인간의 판단과 윤리적 고려 사항을 대체할 수 없습니다.
AI는 작업을 자동화하고 위협 탐지 기능을 강화하며 대응 효율성을 개선하는 동시에 디지털 환경에서 진화하는 과제를 해결함으로써 사이버 보안에 대한 인간의 전문성을 강화합니다.
HPE의 지원 방법
Hewlett Packard Enterprise(HPE)는 보안, 관리형 서비스, 위험 및 컴플라이언스와 관련된 다양한 제품과 서비스를 제공합니다. HPE는 다음과 같은 방식으로 이러한 분야에서 제공 서비스를 확장하도록 지원합니다.
- 통합 보안 솔루션: HPE는 하드웨어, 소프트웨어, 서비스를 결합한 통합 보안 솔루션을 제공하여 포괄적인 사이버 보안을 보장합니다. 여기에는 HPE 보안 제품을 HPE Managed Services와 묶어 엔드 투 엔드 보안 솔루션을 만드는 것이 포함될 수 있습니다.
- 제로 트러스트 구현: HPE는 이 분야의 전문 지식을 활용하여 조직이 제로 트러스트 보안 모델을 구현하도록 지원할 수 있습니다. HPE는 컨설팅, 교육, 제로 트러스트 관련 서비스를 제공하여 고객이 보다 안전하고 적응력 있는 네트워크를 구축할 수 있도록 지원합니다.
- 보안 관리: HPE의 보안 관리 솔루션은 더 광범위한 보안 제품과 서비스를 포함하도록 확장될 수 있습니다. 여기에는 보안 운영을 간소화하는 개선된 SOAR(보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응) 기능이 포함될 수 있습니다.
- 사이버 보안 교육: HPE는 조직이 사이버 보안 전문성을 구축하는 데 도움이 되는 교육 관련 자료, 교육 및 인증 프로그램을 제공할 수 있습니다. 이는 고객이 잘 훈련된 직원을 확보할 수 있도록 관리형 서비스 포트폴리오의 일부로 제공될 수 있습니다.
- 사이버 복원력 서비스: HPE는 AI 및 기계 학습 기능을 데이터 보호 및 복구 솔루션에 통합하여 사이버 복원력 서비스를 강화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 가용성을 보장하는 동시에 사이버 위협을 탐지하고 대응하는 역량을 향상시킬 수 있습니다.
- 맞춤형 위험 및 컴플라이언스 솔루션: HPE는 다양한 산업 및 규제 환경의 특정 요구 사항을 충족하는 맞춤형 위험 및 컴플라이언스 솔루션을 개발할 수 있습니다. 여기에는 업계별 컴플라이언스 템플릿과 보고 도구를 만드는 것이 포함될 수 있습니다.
- 고급 위협 감지: HPE는 AI 기반 위협 탐지 및 분석에 투자하여 고객에게 고급 위협 인텔리전스와 사전 위협 사냥 기능을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 진화하는 위협에 미리 대응할 수 있습니다.
- 향상된 원격 모니터링 서비스: HPE Managed Services는 원격 인프라 모니터링 기능을 확장하여 예측 유지 관리 및 AI 기반 이상 징후 감지를 포함할 수 있습니다. 이를 통해 잠재적인 인프라 취약성을 조기에 식별할 수 있습니다.
- 포괄적인 보안 평가: HPE는 조직의 보안 태세, 위험 노출, 컴플라이언스 상태를 평가하는 심층적인 보안 평가를 제공할 수 있습니다. 이러한 평가를 통해 고객은 보안 전략의 허점을 파악할 수 있습니다.
이러한 분야에서 성공적으로 확장하려면 HPE가 고객의 고유한 요구 사항을 파악하고 새로운 위협과 기술에 대한 최신 정보를 얻고 제품과 서비스를 지속적으로 혁신하여 포괄적이고 효과적인 사이버 보안 솔루션을 제공하는 데 주력해야 합니다.